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论文：ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersAsDiscriminatorsRatherThenGenerators本文目前在ICLR2020盲审中，前几天有审稿人发表文章对它大夸特夸，被称为19年最佳NLP预训练模型，另外，在上周的智源北京人工智能大会上，ChristopherManning对
目前论文还在ICLR2020的双盲审阶段，据说，作者为斯坦福SAIL实验室Manning组。文章贡献：文章提出了一种新的文本预训练模型，相比于之前的预训练模型（xlnet，bert等），该模型用更少的计算资源消耗和更少的参数在GLUE上取得了超越xlnet，roberta的成绩。
2016).ELECTRAsubstantiallyoutperformsMLM-basedmethodssuchasBERTandXLNetgiventhesamemodelsize,data,andcompute(seeFigure1).Forexample,webuildanELECTRA-Smallmodelthatcanbetrainedon1GPUin4days.2ELECTRA-Smalloutperformsacomparablysmall
虽然ELECTRA的思想仍是很惊艳的，但这样的结果不免让我们对原论文的数据产生质疑。论文中，small和base是dev上的glue，large是dev和test上的avg。而github里给出的是glue，但没交代是dev还是test，如果是dev，那small和base明显跟论文中有diff，而large由于...
论文是这么说的：Intotal,theseresultssuggestalargeamountofELECTRA’simprovementcanbeattributedtolearningfromalltokensandasmalleramountcanbeattributedtoalleviatingthepre-trainfine-tunemismatch.问题五：ELECTRA为啥不试一下bert用
ELECTRA全称为EfficientlyLearninganEncoderthatClassifiesTokenReplacementsAccurately。论文中提出了一个新的任务—replacedtokendetection，简单来说该任务就是预测预训练语言模型生成的句子中哪些token是原本句子中的，哪些是由语言模型生成的。
论文《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》以下陆续介绍bert及其变体2，ELECTRA再介绍一个参数少，训练快，性能好的ELECTRA。来自论文《ELECTRA:PRE-TRAININGTEXTENCODERSAS
ELECTRA则来自论文《ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators》。说实话，ELECTRA真是一个一言难尽的模型，它刚出来的时候让很多人兴奋过，后来正式发布开源后又让很多人失望过，目前的实战表现虽然不能说差，却也不能说多好。
更详细的内容请查阅ELECTRA论文：ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators模型下载本目录中包含以下模型，目前仅提供TensorFlow版本权重。ELECTRA-large,Chinese:24-layer,1024-hidden,16-heads,324M
作为一种新的文本预训练模型，ELECTRA新颖的设计思路、更少的计算资源消耗和更少的参数，迅速引起了大批关注者。特别是在去年11月ICLR2020论文接收出炉后，曾引起NLP圈内不小的轰…
论文：ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersAsDiscriminatorsRatherThenGenerators本文目前在ICLR2020盲审中，前几天有审稿人发表文章对它大夸特夸，被称为19年最佳NLP预训练模型，另外，在上周的智源北京人工智能大会上，ChristopherManning对
目前论文还在ICLR2020的双盲审阶段，据说，作者为斯坦福SAIL实验室Manning组。文章贡献：文章提出了一种新的文本预训练模型，相比于之前的预训练模型（xlnet，bert等），该模型用更少的计算资源消耗和更少的参数在GLUE上取得了超越xlnet，roberta的成绩。
2016).ELECTRAsubstantiallyoutperformsMLM-basedmethodssuchasBERTandXLNetgiventhesamemodelsize,data,andcompute(seeFigure1).Forexample,webuildanELECTRA-Smallmodelthatcanbetrainedon1GPUin4days.2ELECTRA-Smalloutperformsacomparablysmall
虽然ELECTRA的思想仍是很惊艳的，但这样的结果不免让我们对原论文的数据产生质疑。论文中，small和base是dev上的glue，large是dev和test上的avg。而github里给出的是glue，但没交代是dev还是test，如果是dev，那small和base明显跟论文中有diff，而large由于...
论文是这么说的：Intotal,theseresultssuggestalargeamountofELECTRA’simprovementcanbeattributedtolearningfromalltokensandasmalleramountcanbeattributedtoalleviatingthepre-trainfine-tunemismatch.问题五：ELECTRA为啥不试一下bert用
ELECTRA全称为EfficientlyLearninganEncoderthatClassifiesTokenReplacementsAccurately。论文中提出了一个新的任务—replacedtokendetection，简单来说该任务就是预测预训练语言模型生成的句子中哪些token是原本句子中的，哪些是由语言模型生成的。
论文《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》以下陆续介绍bert及其变体2，ELECTRA再介绍一个参数少，训练快，性能好的ELECTRA。来自论文《ELECTRA:PRE-TRAININGTEXTENCODERSAS
ELECTRA则来自论文《ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators》。说实话，ELECTRA真是一个一言难尽的模型，它刚出来的时候让很多人兴奋过，后来正式发布开源后又让很多人失望过，目前的实战表现虽然不能说差，却也不能说多好。
更详细的内容请查阅ELECTRA论文：ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators模型下载本目录中包含以下模型，目前仅提供TensorFlow版本权重。ELECTRA-large,Chinese:24-layer,1024-hidden,16-heads,324M
作为一种新的文本预训练模型，ELECTRA新颖的设计思路、更少的计算资源消耗和更少的参数，迅速引起了大批关注者。特别是在去年11月ICLR2020论文接收出炉后，曾引起NLP圈内不小的轰…
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